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基于SVM和KNN算法的科技文献自动分类研究
基于SVM和KNN算法的科技文献自动分类研究
作者:
白小明
邱桃荣
原文服务方:
科技与创新
文本分类算法
SVM
KNN
文本自动分类系统
摘要:
本文着重对SVM和KNN分类法进行分析,并结合实际的文档集测试了SVM和KNN分类法的性能,给出了实验数据.
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篇名
基于SVM和KNN算法的科技文献自动分类研究
来源期刊
科技与创新
学科
关键词
文本分类算法
SVM
KNN
文本自动分类系统
年,卷(期)
2006,(36)
所属期刊栏目
软件时空
研究方向
页码范围
275-276,65
页数
3页
分类号
TP311
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1008-0570.2006.36.096
五维指标
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SVM
KNN
文本自动分类系统
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科技与创新
主办单位:
山西科技新闻出版传媒集团
出版周期:
半月刊
ISSN:
2095-6835
CN:
14-1369/N
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
2014-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
41653
总下载数(次)
0
总被引数(次)
202805
相关基金
江西省自然科学基金
英文译名:
Natural Science Foundation of Jiangxi Province
官方网址:
http://www.jxstc.gov.cn/ReadNews.asp?NewsID=861
项目类型:
学科类型:
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